알루 코딩

이 문제를 처음봤을 때, 최장수열과 관련한 풀이가 떠올랐습니다. 최장수열은 대표적인 DP 유형의 문제로서 기억을 하고 있기에 보자마자 DP를 활용해보고자 했습니다. 이 문제의 핵심은 문자열 S를 순회하면서 반복되지 않는 문자를 가지는 문자열의 최대 길이를 반환하는 것입니다. 그렇다면, 순회를 할 때 계속해서 알아야 하는 값은 현재 위치에서 조건에 맞는 문자열을 만들 수 있는 최장길이 이전에 똑같은 문자가 나왔는지에 대한 여부 로 정리할 수 있겠습니다. 그럼, 바로 코드를 살펴보고, 코드 해석을 해보도록 하겠습니다. 코드는 아래와 같습니다. class Solution(object): def lengthOfLongestSubstring(self, s): if s == "": return 0 dp = [1] ..

이 문제를 푸는 것에 있어서 O(n^2)으로는 바로 풀 수 있겠지만, 결과적으로 시간초과가 나고, follow up을 보면, 공간복잡도를 O(1)로 풀기를 제안하고 있습니다. 처음에 제가 접근한 방식은 배열의 길이를 2배로 늘려서 [1,2,3,4] 가 인풋 배열이라면, [1,2,3,4,1,2,3,4] 로 만든 후, 1을 바라볼 때는, [2,3,4] 의 곱을 2를 바라볼 때는 [3,4,1], 3을 바라볼 때는 [4,1,2], 4를 바라볼 때는 [1,2,3] 을 곱해서 결과 배열을 만드려고 했습니다. 위와 같은 방식으로 문제를 풀 때, 많은 변수들이 필요했고, 파이썬의 for문을 돌면서, index를 다시 뒤로가도록 하는 것에 있어서 어려움을 겪었습니다. 결국, 저는 문제를 O(n)의 방식으로 30분만에 풀..

처음에 그냥 생각나는 로직대로 푼 알고리즘은 다음과 같습니다. nums를 처음부터 더하는데, target보다 같거나 커지면, check 변수를 통해 플래그를 걸어 놓고 여태 더했던 순회 횟수, 즉 길이를 저장합니다. 그리고 다음 인덱스로부터 또 같은 행동을 반복하는데, 최소 길이가 갱신 된다면 최소 길이를 갱신하고 그렇지 않다면 그냥 패스합니다. 풀었던 코드는 아래와 같습니다. 푼 코드는 아래와 같습니다. class Solution(object): def minSubArrayLen(self, target, nums): for i in range(len(nums)): tmp = 0 for j in range(i,len(nums)): tmp += nums[j] if tmp >= target : length ..

이 문제를 처음 봤을 때 계수정렬을 생각해봤습니다. nums[i]의 범위가 -10^4 부터 시작되므로, 음수도 포함될 수 도 있기에, 음수일 때와 양수일 때를 나눠서 계수정렬로 로직을 짰었습니다. 하지만, 계수정렬을 한 리스트가 내림차순되면서, k 번째까지 리스트를 슬라이싱 하는데에, 원소 순서가 변하기에 한계가 있었습니다. 어떤 수가 몇 번 나왔는지를 체크해야 하므로, 계수정렬보다는 딕셔너리 등을 사용하는 것이 더 적합했습니다. follow up을 보면, O(n log n)의 시간복잡도를 구현해보라고 하는데, 딕셔너리로 풀 때, O(n)으로 풀리는 것이 아닌가 하는 의구심으로 문제를 풀기 시작했습니다. 푼 코드는 아래와 같습니다. class Solution(object): def topKFrequent..

이 문제는 지난 PreOrder 문제에 이어 Level Order Traversal 문제입니다. Level Order는 말그대로 레벨 순으로 순회를 하는 것인데, 트리에서는 보통 root 노드부터 레벨 1로 시작되고 아래로 내려오면서 level이 증가합니다. 해당 문제에서는 레벨별로 노드를 묶는 것이 관건인데요, 코드를 살펴보면서 설명드리겠습니다. # Definition for a binary tree node. # class TreeNode(object): # def __init__(self, val=0, left=None, right=None): # self.val = val # self.left = left # self.right = right from collections import deque ..